Archive for the ‘STATISTIK NON PARAMETRIK’ Category

It’s Me…. ^_^


” My Name Is Nurul CUP…

and I’m a Beautiful Women… “

^_^   “Nurul Chairunnisa Utami Putri”   ^_^

roelcup@gmail.com / cup_13@yahoo.co.id

nurul cup mandiri

Baca lebih lanjut

KORELASI SPEARMAN


¨KORELASI SPEARMAN¨

  • Skala Pengukuran Data Ordinal (Assosiatif)

Contoh :

Dengan :

  • SB = Sangat Baik
  • CB = Cukup Baik
  • KB = Kurang Baik
  • B = Baik
  • SP = Sangat Puas
  • CP = Cukup Puas
  • KP = Kurang Puas
  • P = Puas

Untuk Data :

Pasien

Komunikasi

Kepuasan Pasien

1

SB

SP

2

B

P

3

CB

P

4

B

P

5

SB

P

6

B

CP

7

B

CP

8

B

KP

9

CB

CP

10

B

P

  • Mencari Nilai Rank
  • Ranking X : Dengan Ascending (Dari Yang terkecil hingga ke yang terbesar) Or Descending (Dari yang terbesar hingga ke yang terkecil)
  • Ranking Y : Dengan Ascending (Dari Yang terkecil hingga ke yang terbesar) Or Descending (Dari yang terbesar hingga ke yang terkecil)
  • MenCari Nilai D, Yaitu dengan Cara Mengurangkan Masing-masing Nilai  dengan Nilai . D = Selisih Antara Rank yang berpasangan.

Baca lebih lanjut

KORELASI POINT BISERIAL


© KORELASI POINT BISERIAL ©

Rumus :

Keterangan :

Mean Butir yang Menjawab Benar

Mean Skor Total

Simpangan Baku Total

Proposi yang Menjawab Benar

CONTOH SOAL :

  • Multiple Choice
    • Jika jawab Benar  Skor 1
    • Jika jawab Salah  Skor 0

  • Uji Validitas & Reliabilitas Data

Uji Validitas yaitu Mencari Korelasi antara Butir Soal & Totalnya

Case : Soal = 7 Buah ; Peserta =10

B = Benar / Proposi

Datanya Adalah :

Peserta

BUTIR

Total (X)

1

2 3 4 5 6 7
1 1 1 1 1 0 0 0 4
2 1 1 0 1 1 1 0 5
3 0 1 1 1 0 0 0 3
4 1 1 0 0 0 0 0 2
5 0 1 0 0 0 0 0 1
6 1 1 1 1 1 1 1 7
7 1 1 1 1 1 1 0 6
8 0 0 0 0 0 0 0 0
9 1 1 0 0 1 0 0 3
10 1 1 1 1 1 0 0 5
B 7 9 5 6 5 3 1 36

Baca lebih lanjut

UJI HOMOGENITAS


© UJI HOMOGENITAS ©

CONTOH UJI BARTLETT & VARIANS

Pertambahan berat badan Domba (kg) setelah percobaan:

Makanan :

A B C D
12 14 6 9
20 15 9 14
23 10 16 18
10 19 20 19
17 22

Apakah Varians A = Varians B = Varians C = Varians D

Paling sedikit ada Satu yang tidak sama.

Sampel db Log Log  (db)
1 5-1 = 4 29,3 1,4669 5,8675
2 5-1 = 4 21,5 1,3324 5,3298
3 4-1 = 3 35,67 1,5523 4,6569
4 4-1 = 3 20,67 1,3153 3,9460
Total 14 107,14 5,6669 19,8002

Koefisien Bartlett

Statistic Uji Bartlett

Baca lebih lanjut

KOEFISIEN KORELASI


  1. Korelasi Product Moment (Pearson)

Syarat :

Skala Pengukuran Interval & Rasio  Parametrik

  1. Korelasi Spearman

Syarat :

Skala Pengukuran Ordinal

  1. Koefisien Kontingansi

Skala Pengukuran Ordinal & Ordinal.

  1. Point Biserial : Dikotomi (Nominal)
  2. Korelasi Crammer (Satu Variable Berskala Nminal)

Contoh Korelasi Crammer :

Peran

Management

Tingkat Kepuasan Penghuni Total
R S T
R 13 9 10 32
S 8 8 12 28
T 9 7 9 25
Total 30 4 31 85

Semakin Dekat Nilai observasi dengan nilai Harapan Maka Semakin Tidak ada Hubungan dan Begitu Juga  Sebaliknya.

Baca lebih lanjut

UJI RUN


ª UJI RUN ª

Uji ini di gunakan untuk menguji apakah data sampel di ambil secara random (acak) atau tidak.

Hipotesis :

  • : Data sampel di ambil secara Random (acak)
  • : Data sampel di ambil secara tidak Random (acak)

Berikut Contoh nya… yaitu :

The Following are the speeds (in miles per hour) at which every fifth passenger car was timed at a certain checkpoint ; Berikut ini merupakan kecepatan (dalam mil per jam) Dimana setiap lima penumpang mobil berhenti pada tempat tertentu dan waktu tertentu :

46 53 60 56 70 66 48 54 62 41
39 52 45 62 53 69 65 65 67 76
52 52 59 67 59 51 46 61 40 43
42 77 67 63 59 63 63 72 57 59
42 56 47 62 67 70 63 66 69 73

Test the null hypotesys of randomness at the 0,05 level of significance ; ujilah hipotesis nol yang menyatakan bahwa data tersebut diambil secara Random dengan tingkat kepercayaan 0,05.

Baca lebih lanjut

STATISTIK NON PARAMETRIK


Dilihat dari segi asumsi/ Aspek asumsi

Asal kata parametrik à “Parameter”

Terdapat ukuran deskriptif dari fenomena bagi Populasi à “Parameter”

Terdapat juga ukuran deskriptif bagi sampel à “Statistik”

# Statistik Parametrik (Parameter) = Adanya asumsi : Normalitas Data, Homogenitas Varians, Untuk data besar (N>30) Dan Skala Pengukuran data  umumnya adalah skala Interval / Rasio.

# Statistik non Parametrik = Tidak perlu adanya Asumsi, Datanya bisa Interval atau Ordinal Dan Untuk n kecil, sangat dimungkinkan.

Keeratan hubungan menurut Guilford :

Koef.korelasi / kontingensi keterangan
0-0.199 Sangat Lemah / Sangat Rendah
0.200-0.399 Lemah / Rendah
0.400-0.599 Sedang
0.600-0.799 Kuat
0.800-1.000 Sangat Kuat

 Baca lebih lanjut

Ikuti

Get every new post delivered to your Inbox.